(57)【要約】【課題】ユーザの属性を考慮してドキュメントを検索する。【解決手段】アクセス関連情報記憶部２には、ユーザ又はユーザの集合のドキュメントへのアクセスに関連する情報であるアクセス関連情報が記憶されている。検索部１が、入力されたクエリーに対応するドキュメントを検索エンジン９１，…，９Ｋを用いて検索して、検索された各ドキュメントに関連する情報であるドキュメント関連情報を取得する。適応度スコア計算部３は、アクセス関連情報記憶部２から読み込んだアクセス関連情報を用いて、入力された属性値を有するユーザの集合と、入力された各ドキュメント関連情報で特定されるドキュメントとの適応度スコアを計算する。順位決定部４が、計算された適応度スコアに応じて検索された各ドキュメントの順位を定める。出力部５が、順位が高い方から所定の数のドキュメントについての情報を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の属性のそれぞれには固有の複数の属性値が定められており、各ユーザは複数の属性のそれぞれにおいて少なくとも１つの属性値を有するとして、ユーザ又はユーザの集合のドキュメントへのアクセスに関連する情報であるアクセス関連情報が記憶されたアクセス関連情報記憶部と、
入力されたクエリーに対応するドキュメントを検索エンジンを用いて検索して、検索された各ドキュメントに関連する情報であるドキュメント関連情報を取得する検索部と、
あるユーザの集合とあるドキュメントとの適応度の高さを示す指標をそのユーザの集合とそのドキュメントとの適応度スコアとして、検索結果の適応化の対象となるユーザの１以上の属性値及び上記ドキュメント関連情報が入力され、上記アクセス関連情報を用いて、入力された属性値を有するユーザの集合と、入力された各ドキュメント関連情報で特定されるドキュメントとの適応度スコアを計算する適応度スコア計算部と、
上記計算された適応度スコアに応じて上記検索された各ドキュメントの順位を定める順位決定部と、
順位が高い方から所定の数のドキュメントについての情報を出力する出力部と
を含むドキュメント検索装置。
【請求項２】
請求項１に記載のドキュメント検索装置において、
上記アクセス関連情報記憶部には、各属性値を有するユーザの集合の各ドキュメントへのアクセスに関連するアクセス関連情報が記憶されており、上記アクセス関連情報は、各属性値を有するユーザの集合の各ドキュメントへのアクセスに関する異なる複数のアクセス情報で構成され、
上記適応度スコア計算部は、少なくとも、入力された各属性値を有するユーザの集合の、入力された各ドキュメント関連情報で特定されるドキュメントについてのアクセス関連情報を構成する複数のアクセス情報を、所定の適応度スコア関数に入力することにより重み付け演算して、各適応度スコアを計算することを特徴とするドキュメント検索装置。
【請求項３】
請求項２に記載のドキュメント検索装置において、
上記ドキュメント検索装置は、ユーザからの指示により、上記適応度スコア関数を変更する関数変換部を備えることを特徴とするドキュメント検索装置。
【請求項４】
請求項１に記載のドキュメント検索装置において、
上記適応度スコア計算部は、
ある属性値を有するユーザの集合のあるドキュメントについての関連性の高さを表す指標をその属性値を有するユーザの集合のそのドキュメントについてのリーダーランクとして、上記アクセス関連情報を用いて、各属性値を有するユーザの集合の各ドキュメントについてのリーダーランクを計算するリーダーランク計算部と、
１以上の属性のそれぞれから選択される属性値で特定されるセグメントをそれらの属性値のすべてを有するユーザの集合とし、あるセグメントに属するユーザの集合のあるドキュメントについての関連性の高さを表す指標をそのセグメントに属するユーザの集合のそのドキュメントについての総合ランクとして、検索結果の適応化の対象となるユーザの１以上の属性のそれぞれから選択された属性値及びドキュメント関連情報が入力され、それらの入力された各属性値を有するユーザの集合のそのドキュメント関連情報で特定されるドキュメントについての上記計算されたリーダーランクを統合して、それらの入力された属性値で特定されるセグメントに属するユーザの集合のそのドキュメントについての総合ランクを計算する総合ランク計算部と
を含み、
上記総合ランクが上記適応度スコアであることを特徴とするドキュメント検索装置。
【請求項５】
請求項４に記載のドキュメント検索装置において、
上記ドキュメント検索装置は、あるユーザのあるドキュメントについての関心の高さを表す指標をそのユーザのそのドキュメントについてのユーザ特性値として、各ユーザの各ドキュメントについてのユーザ特性値が記憶されたユーザ特性ベクトル記憶部を更に含み、
上記適応度スコア計算部は、上記検索結果の適応化の対象となるユーザを特定するユーザ情報が入力され、上記計算された総合ランクと、上記ユーザ特性ベクトル記憶部から読み込まれた、そのユーザの上記ドキュメント関連情報で特定されるドキュメントについてのユーザ特性値とを用いて静的ランクを計算する静的ランク計算部とを更に含み、
上記静的ランクが上記適応度スコアであることを特徴とするドキュメント検索装置。
【請求項６】
請求項１から５の何れかに記載のドキュメント検索装置において、
上記検索部は、互いに異なる複数の検索エンジンを用いて、上記クエリーに対応するドキュメントを検索し、
上記ドキュメント検索装置は、各上記検索エンジンから取得した各ドキュメント関連情報を共通する形式に変換する変換部を更に含み、
上記適応度スコア計算部は、上記変換されたドキュメント関連情報を用いて各適応度スコアを計算することを特徴とするドキュメント検索装置。
【請求項７】
請求項１から６の何れかに記載のドキュメント検索装置において、
上記ドキュメント関連情報は、上記検索エンジンがドキュメントに付与したサーチランクを含み、
上記適応度スコア計算部は、上記サーチランクを更に考慮して、各適応度スコアを計算することを特徴とするドキュメント検索装置。
【請求項８】
請求項１から７に記載のドキュメント検索装置において、
上記適応度スコア計算部は、入力された属性値を有するユーザの集合の、上記各ドキュメント関連情報で特定されるドキュメントについてのアクセス関連情報、及び、入力された属性値を有するユーザの集合の、上記各ドキュメント関連情報で特定されるドキュメントと実質的に同一のドキュメントについてのアクセス関連情報を統合したアクセス関連情報を用いて、各適応度スコアを計算することを特徴とするドキュメント検索装置。
【請求項９】
請求項１から８の何れかに記載のドキュメント検索装置において、
上記適応度スコア計算部に入力される属性値は、ユーザが上記クエリーと共に上記ドキュメント検索装置に送信した属性値であることを特徴とするドキュメント検索装置。
【請求項１０】
アクセス関連情報記憶部には、複数の属性のそれぞれには固有の複数の属性値が定められており、各ユーザは複数の属性のそれぞれにおいて少なくとも１つの属性値を有するとして、ユーザ又はユーザの集合のドキュメントへのアクセスに関連する情報であるアクセス関連情報が記憶され、
検索部が、入力されたクエリーに対応するドキュメントを検索して、検索された各ドキュメントに関連する情報であるドキュメント関連情報を取得する検索ステップと、
適応度スコア計算部が、あるユーザの集合とあるドキュメントとの適応度の高さを示す指標をそのユーザの集合とそのドキュメントとの適応度スコアとして、検索結果の適応化の対象となるユーザの１以上の属性値及び上記ドキュメント関連情報が入力され、上記アクセス関連情報を用いて、入力された属性値を有するユーザの集合と、入力された各ドキュメント関連情報で特定されるドキュメントとの適応度スコアを計算する適応度スコア計算ステップと、
順位決定部が、上記計算された適応度スコアに応じて上記検索された各ドキュメントの順位を定める順位決定ステップと、
出力部が、順位が高い方から所定の数のドキュメントについての情報を出力する出力ステップと
を含むドキュメント検索方法。
【請求項１１】
請求項１から９の何れかに記載のドキュメント検索装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力されたクエリーに対応する、Ｗｅｂページ等のドキュメントを検索する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
入力されたクエリーに対応する、Ｗｅｂページ等のドキュメントを検索する技術として、非特許文献１，２に記載された技術が知られている。
非特許文献１，２に記載された技術では、まず、検索ワードを含むドキュメントを検索する。そして、検索されたドキュメントのそれぞれにいわゆるＰａｇｅＲａｎｋ（登録商標）法を用いてスコアを付与し、スコアが高いドキュメントについての情報をユーザに提供する。
【０００３】
ＰａｇｅＲａｎｋ（登録商標）法では、ページＡ（ドキュメントＡ）からページＢ(ドキュメントＢ)へのリンクをページＡによるページＢへの支持投票とみなし、その投票数によりページＢの重要度を判断し、その重要度に応じたスコアをページＢに付与する。
【非特許文献１】グーグル株式会社、［online］、［平成２０年１０月２９日検索］、インターネット＜URL: http://www.google.co.jp/intl/ja/why_use.html＞
【非特許文献２】山名早人，近藤秀和，「サーチエンジンＧｏｏｇｌｅ」，社団法人情報処理学会，２００１年８月，情報処理，第４２巻，第８号，ｐ．７７５−７８０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記非特許文献１，２の技術は、スコアを付与する際に、ユーザの性別、年代、居住地及び趣味等の属性を考慮していない。したがって、ユーザの属性が違っても、ドキュメントに付与されるスコア及びユーザに提供されるドキュメントについての情報は同じであった。
この発明は、上記に鑑みて、ユーザの属性を考慮して、より適切なドキュメントについての情報をユーザに提供するドキュメント検索装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明によるドキュメント検索装置は、複数の属性のそれぞれには固有の複数の属性値が定められており、各ユーザは複数の属性のそれぞれにおいて少なくとも１つの属性値を有するとして、ユーザ又はユーザの集合のドキュメントへのアクセスに関連する情報であるアクセス関連情報が記憶されたアクセス関連情報記憶部と、入力されたクエリーに対応するドキュメントを検索エンジンを用いて検索して、検索された各ドキュメントに関連する情報であるドキュメント関連情報を取得する検索部と、あるユーザの集合とあるドキュメントとの適応度の高さを示す指標をそのユーザの集合とそのドキュメントとの適応度スコアとして、検索結果の適応化の対象となるユーザの１以上の属性値及びドキュメント関連情報が入力され、アクセス関連情報を用いて、入力された属性値を有するユーザの集合と、入力された各ドキュメント関連情報で特定されるドキュメントとの適応度スコアを計算する適応度スコア計算部と、計算された適応度スコアに応じて検索された各ドキュメントの順位を定める順位決定部と、順位が高い方から所定の数のドキュメントについての情報を出力する出力部とを含む。
【発明の効果】
【０００６】
ユーザの属性を考慮して計算された適応度スコアに基づいて各ドキュメントの順位を定め、順位が高い方から所定の数のドキュメントについての情報をユーザに提供する。これにより、より適切なドキュメントについての情報をユーザに提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、この発明の一実施形態を説明する。図１に、この発明によるドキュメント検索装置の例の機能ブロックを示す。図２に、この発明によるドキュメント検索方法の例を示す。以下、検索の対象となるドキュメントがＷｅｂページである場合を例に挙げて説明する。以下の説明において、「Ｗｅｂページ」という用語を「ドキュメント」という用語に適宜置き換えれば、Ｗｅｂページ以外の任意のドキュメントについてこの発明を適用することができることがわかるであろう。
【０００８】
まず、「属性」の概念について説明をする。「属性」とは、ユーザの性別、年代、居住地、趣味、年収、学歴、職種等のユーザの特徴を示す枠組みである。各属性は、固有の属性値を有する。例えば、「性別」という属性は、「男」、「女」という２つの属性値を有し、「年代」という属性は、「１０代未満」「１０代」、「２０代」、…、「８０代」という９つの属性値を有するものとする。どのような属性を用いるか、それらの属性のそれぞれの属性値としてどのような属性値を用いるかは、この発明を用いるシステム要件等に応じて適宜定める。
【０００９】
各ユーザは、複数の属性のそれぞれにおいて、少なくとも１つの属性値を有する。例えば、「性別」の属性においては、ユーザは「男性」又は「女性」の何れか１つの属性値を持つ。一方、例えば「趣味」の属性においては、「ゴルフ」「コンピュータ」等の複数の属性値を持っていてもよい。
【００１０】
ユーザは、検索ワード等のクエリー、及び、自らの属性値の少なくとも１つをドキュメント検索装置に送信する。クエリーは検索部１に入力され、属性値は適応度スコア計算部３に入力される。
【００１１】
ユーザが２０代であり、女性であり、旅行が趣味であるとする。このユーザが、「イタリア」というワードで検索をする場合、自らの属性を考慮した検索結果を得たいときには、ユーザは、「イタリア  ＠２０代  ＠女性  ＠旅行」という文字列をこの発明によるドキュメント検索装置に送ればよい。この場合、「イタリア」という検索ワードは検索部１に入力され、「２０代」「女性」「旅行」という属性値が適応度スコア計算部３に入力される。このように、この例ではユーザが自ら属性値を入力する。
【００１２】
［検索部］
検索部１（図１）は、入力されたクエリーに対応するＷｅｂページを検索して、検索された各Ｗｅｂページに関連する情報であるドキュメント関連情報を取得する（ステップＳ１）。例えば、ドキュメントの所在地（ドキュメントがＷｅｂページである場合には、ＵＲＬ）、タイトル、スニペット（抜粋）、検索エンジンを用いてドキュメントの検索を行う場合には検索されたドキュメントの検索順位（サーチランク）、おすすめクエリ、検索ヒット数等の少なくとも１つがドキュメント関連情報となる。検索部１は、取得したドキュメント関連情報を適応度スコア計算部３に送る。
【００１３】
この例では、検索部１は外部の検索エンジン９１を用いて、クエリーに対応するＷｅｂページのドキュメント関連情報を取得する。すなわち、検索部１は、入力されたクエリーを検索エンジン９１に送信する。検索エンジン９１は、クエリーを含むＷｅｂページを検索して、検索されたＷｅｂページのドキュメント関連情報を検索部１に返す。ドキュメント検索装置の内部に検索エンジンが設けられている場合には、その内部に設けられた検索エンジンを用いて、ドキュメント関連情報を取得してもよい。
【００１４】
１回のクエリーの送信に対して検索エンジン９１が返すドキュメント関連情報の数が限られており、１回のクエリーの送信では必要な数のドキュメント関連情報が得られない場合には、検索部１はクエリーの送信を複数回行い、必要な数のドキュメント関連情報を取得する。例えば、必要なドキュメント関連情報の数が１００個であり、１回のクエリーの送信に対して検索エンジン９１が返すドキュメント関連情報の数が５０個である場合には、検索部１は１回目のクエリーを送信し検索エンジン９１から１番目から５０番目のドキュメント関連情報を取得する。検索部１は続いて２回目のクエリーを送信し検索エンジン９１から５１番目から１００番目のドキュメント関連情報を取得する。
【００１５】
クエリー及びドキュメント関連情報の送受信は、検索エンジン９１が提供しているインターフェースに応じて適切なプロトコルに基づいて行えばよい。例えば、ＨＴＴＰプロトコルが採用されている場合には、ＧＥＴのメソッドや、ＰＯＳＴのメソッドを用いて、クエリーの送信をすればよい。
【００１６】
ＨＴＴＰプロトコルを用いた場合には、ドキュメント関連情報は、ＨＴＭＬ形式で記述されたテキストファイルに含まれた形で与えられる。もっとも、ドキュメント関連情報の表現形式は、ＨＴＭＬ形式に限られることはなく、ＸＭＬ形式等の任意の表現形式で良い。
【００１７】
［アクセス関連情報記憶部］
アクセス関連情報記憶部２（図１）には、ユーザ又はユーザの集合のＷｅｂページへのアクセスに関連する情報であるアクセス関連情報が記憶されている。アクセス関連情報を予め計算しておくことにより、適応度スコアの計算を迅速に行うことができる。この例では、アクセス関連情報は、属性値ｚを有するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについてのアクセスに関する情報であるとする。例えば、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）、最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）、ドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）、ページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）等の属性値ｚを有するユーザの集合の各ドキュメントへのアクセスに関する異なるアクセス情報の少なくとも１つをアクセス関連情報とする。
【００１８】
閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）は、属性値ｚを有するユーザの集合に属するユーザが各Ｗｅｂページｗｉを閲覧した回数である。属性値ｚを有するユーザの集合に属する各ユーザをｊ（ｊ＝１，…，Ｊ）とする。Ｊは、属性値ｚを有するユーザの集合に属するユーザの総数である。閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）は、各ユーザｊがＷｅｂページｗｉを参照した回数ｆｊ（ｚ，ｗｉ）の和である。すなわち、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）＝Σｊ＝１Ｊｆｊ（ｚ，ｗｉ）である。
【００１９】
図３を参照して、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）の求め方の具体例を説明する。図３は、属性値ｚを有するユーザのアクセスログであるとする。図３はアクセスログの例であり、この発明のアクセスログは図３のものに限定されない点に注意する。属性値ｚを有するユーザは、１２Ｎ３４５６というユーザＩＤで特定されるユーザ（以下、ユーザ１２Ｎ３４５６とする。）、及び、５４Ｓ１２２２というユーザＩＤで特定されるユーザ（以下、ユーザ５４Ｓ１２２２とする。）の２人であるとし、これらの２人の所定の期間内におけるアクセスログの全てが、図３に掲げられているとする。「http://sony.jp/products/ic-recorder」をＷｅｂページｗｉとすると、ユーザ１２Ｎ３４５６は、Ｗｅｂページｗｉに１回アクセスしている。また、ユーザ５４Ｓ１２２２も、Ｗｅｂページｗｉに１回アクセスしている。したがって、この例だと、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）＝１＋１＝２となる。
【００２０】
ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）は、属性値ｚを有するユーザの集合の中でＷｅｂページｗｉにアクセスしたユーザの人数のことである。例えば、属性値ｚを有するユーザはＡ，Ｂ及びＣの３人であり、Ａ，Ｂ及びＣのアクセスログから、ＡがＷｅｂページｗｉを１回見ており、ＢがＷｅｂページｗｉを３回見ており、ＣがＷｅｂページｗｉを見ていないことがわかるとする。この場合、Ｗｅｂページｗｉを見ているのは、ＡとＢの２人なので、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）＝２となる。同一のユーザが２回以上Ｗｅｂページｗｉを見ていたとしてもそのことは考慮されず、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）としては１がカウントされるだけである。
【００２１】
アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）は、属性値ｚを有するユーザの集合が、一定期間内に、Ｗｅｂページｗｉにアクセスした日数のことである。例えば、一定期間を一週間（７日間）とする。月曜日から金曜日（５日間）までは属性値ｚを有するユーザの何れかがＷｅｂページｗｉに毎日アクセスしているが、土曜日及び日曜日（２日間）は属性値ｚを有するユーザの何れもがＷｅｂページｗｉにアクセスしていないとする。この場合、アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）＝５となる。
【００２２】
滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）は、属性値ｚを有するユーザｊ（ｊ＝１，…，Ｊ）がＷｅｂページｗｉを閲覧した閲覧時間ｔｊ（ｚ，ｗｉ）の平均値である。すなわち、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）＝（Σｊ＝１Ｊｔｊ（ｚ，ｗｉ））／Ｊである。
【００２３】
図４を参照して、閲覧時間ｔｊ（ｚ，ｗｉ）の求め方の例を説明する。図４はアクセスログの例であり、この発明のアクセスログは図４のものに限定されない点に注意する。図４において、ユーザ５４Ｓ１２２２は、２００６年６月２０日１５時４０分に「http://sony.jp/products/ic-recorder」にアクセスしており、２００６年６月２０日１５時４８分に他のページに移動している。そのことは、移動先のＷｅｂページのＵＲＬを表す「ＵＲＬ」の欄と、移動元のＷｅｂページのＵＲＬを表す「Ｒｅｆ」とに「http://sony.jp/products/ic-recorder」があることから判断することができる。「http://sony.jp/products/ic-recorder」をＷｅｂページｗｉとし、ユーザ５４Ｓ１２２２をｊとすると、閲覧時間ｔｊ（ｚ，ｗｉ）はそれらの時間の差である８分である。
【００２４】
なお、閲覧時間ｔｊ（ｚ，ｗｉ）をそのＷｅｂページｗｉのデータ量で割り閲覧速度ｖｊ（ｚ，ｗｉ）を求めて、その閲覧速度ｖｊ（ｚ，ｗｉ）の値に応じて、閲覧時間ｔｊ（ｚ，ｗｉ）を変化させてもよい。閲覧速度ｖｊ（ｚ，ｗｉ）は、ユーザｊがＷｅｂページｗｉを閲覧するに際し単位データ容量当たりにかかった閲覧時間を意味する。例えば、閲覧速度ｖｊ（ｚ，ｗｉ）が所定の閾値を上回る場合には、そのＷｅｂページｗｉは実際にはユーザｊに閲覧されずに放置されていた可能性があるので、その閲覧時間ｔｊ（ｚ，ｗｉ）＝０とする。また、例えば、閲覧速度ｖｊ（ｚ，ｗｉ）が所定の閾値を下回る場合には、ユーザｊは、そのＷｅｂページｗｉを実質的に閲覧せずに、直ぐに他のＷｅｂページに移動した可能性があるので、その閲覧時間ｔｊ（ｚ，ｗｉ）＝０とする。
【００２５】
最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）は、属性値ｚを有するユーザｊが同一のＷｅｂページｗｉに対して２度アクセスしている場合の一度目のアクセスの閲覧時刻と二度目のアクセスの閲覧時刻との差ｄｊ（ｚ，ｗｉ）の平均値である。すなわち、属性値ｚを有する各ユーザｊについて差ｄｊ（ｚ，ｗｉ）を求めて、これらの差ｄｊ（ｚ，ｗｉ）の平均値、すなわち属性値ｚを有するユーザの集合におけるｄｊ（ｚ，ｗｉ）の平均値（Σｊ＝１Ｊｄｊ（ｚ，ｗｉ））／Ｊを、最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）とする。
【００２６】
ドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）は、属性値ｚを有するユーザｊがＷｅｂページｗｉに含まれるリンクを所定の期間内にクリックした回数の平均値である。まず、Ｗｅｂページｗｉに含まれる、ＰＤＦファイル、画像、動画等のドキュメントへのリンクを抽出する。そして、属性値ｚを有するユーザｊが、Ｗｅｂページｗｉ（そのＵＲＬをhttp://www.xx.co.jpとする。）へアクセスしてから予め定められた期間内に、上記抽出されたリンク（例えば、http://www.xx.co.jp/aaa.pdf）をクリックした回数ｃｊ（ｚ，ｗｉ）をカウントする。属性値ｚを有する各ユーザｊについて回数ｃｊ（ｚ，ｗｉ）を求めて、これらの回数ｃｊ（ｚ，ｗｉ）の平均値（Σｊ＝１Ｊｃｊ（ｚ，ｗｉ））／Ｊをドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）とする。
【００２７】
ページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）は、簡単に到達することができないＷｅｂページに対して高いスコアを与えようとするものである。属性値ｚを有する各ユーザｊが、ページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）の計算の基礎となるハブとなるＷｅｂページ（以下、ハブページ）からＷｅｂページｗｉに到達するまでに辿ったステップ数ｓｔｅｐｊ（ｚ，ｗｉ）、及び、Ｗｅｂページｗｉの閲覧時間ｔｊ（ｚ，ｗｉ）を基にして、属性値ｚを有する各ユーザｊのページ到達ステップ数ｓｊ（ｚ，ｗｉ）を求め、これらのユーザｊのページ到達ステップ数ｓｊ（ｚ，ｗｉ）の平均値（Σｊ＝１Ｊｓｊ（ｚ，ｗｉ））／Ｊをページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）とする。
【００２８】
以下、図５を参照して、ユーザｊのページ到達ステップ数ｓｊ（ｚ，ｗｉ）の求め方を説明する。ユーザｊのアクセスログのリファラーの欄（図３，図４においては、「Ｒｅｆ」と表記している。）に一定の回数以上表れ、そのＷｅｂページを基点として移動したページの数が一定の数以上のＷｅｂページをハブページとする。図５においては、ＷｅｂページｗＡがハブページである。
【００２９】
図５の例においては、ユーザｊはＷｅｂページｗＡからまずＷｅｂページｗＢに移動しＷｅｂページｗＢを０．５秒閲覧している。その後、ユーザｊはＷｅｂページｗＡに戻り、そこからＷｅｂページｗＣに移動しＷｅｂページｗＣを６０秒閲覧している。その後、ユーザｊはＷｅｂページｗＡに戻り、そこからＷｅｂページｗＤに移動しＷｅｂページｗＤを４秒閲覧している。その後、ユーザｊはＷｅｂページｗＡに戻り、そこからＷｅｂページｗＥに移動しＷｅｂページｗＥを４秒閲覧している。その後、ユーザｊは、ＷｅｂページｗＥからＷｅｂページｗＦに移動しＷｅｂページｗＦを３００秒閲覧している。その後、ユーザｊはＷｅｂページｗＡに戻り、そこからＷｅｂページｗＧに移動しＷｅｂページｗＧを０．５秒閲覧している。したがって、ＷｅｂページｗＢ，ｗＣ，ｗＤ，ｗＥ，ｗＦ，ｗＧのそれぞれのｓｔｅｐｊ（ｚ，ｗｉ），ｔｊ（ｚ，ｗｉ）は次のようになる。
【００３０】
ｓｔｅｐｊ（ｚ，ｗＢ）＝１，ｔｊ（ｚ，ｗＢ）＝０．５
ｓｔｅｐｊ（ｚ，ｗＣ）＝２，ｔｊ（ｚ，ｗＣ）＝６０
ｓｔｅｐｊ（ｚ，ｗＤ）＝３，ｔｊ（ｚ，ｗＤ）＝４
ｓｔｅｐｊ（ｚ，ｗＥ）＝４，ｔｊ（ｚ，ｗＥ）＝４
ｓｔｅｐｊ（ｚ，ｗＦ）＝５，ｔｊ（ｚ，ＷＦ）＝３００
ｓｔｅｐｊ（ｚ，ｗＧ）＝６，ｔｊ（ｚ，ｗＧ）＝０．５
ｓｓｊ（ｚ，ｗｉ）＝ｓｔｅｐｊ（ｚ，ｗｉ）×ｔｊ（ｚ，ｗｉ）と定義し、ＷｅｂページｗＢ，ｗＣ，ｗＤ，ｗＥ，ｗＦ，ｗＧのそれぞれのｓｓｊ（ｚ，ｗｉ）を計算すると、次のようになる。
【００３１】
ｓｓｊ（ｚ，ｗＢ）＝０．５
ｓｓｊ（ｚ，ｗＣ）＝１２０
ｓｓｊ（ｚ，ｗＤ）＝１２
ｓｓｊ（ｚ，ｗＥ）＝１６
ｓｓｊ（ｚ，ｗＦ）＝１５００
ｓｓｊ（ｚ，ｗＧ）＝３
ｓｒａｎｋｊ（ｚ，ｗｉ）を、ｓｓｊ（ｚ，ｗｉ）が大きい順にＷｅｂページｗＢ，ｗＣ，ｗＤ，ｗＥ，ｗＦ，ｗＧを並び替えた場合のＷｅｂページｗｉの順位とすると、ＷｅｂページｗＢ，ｗＣ，ｗＤ，ｗＥ，ｗＦ，ｗＧのそれぞれのｓｒａｎｋｊ（ｚ，ｗｉ）は次のようになる。
【００３２】
ｓｒａｎｋｊ（ｚ，ｗＢ）＝６
ｓｒａｎｋｊ（ｚ，ｗＣ）＝２
ｓｒａｎｋｊ（ｚ，ｗＤ）＝４
ｓｒａｎｋｊ（ｚ，ｗＥ）＝３
ｓｒａｎｋｊ（ｚ，ｗＦ）＝１
ｓｒａｎｋｊ（ｚ，ｗＧ）＝５
このｓｒａｎｋｊ（ｚ，ｗｉ）の逆数である１／ｓｒａｎｋｊ（ｚ，ｗｉ）＝ｓｊ（ｚ，ｗｉ）とする。すなわち、ＷｅｂページｗＢ，ｗＣ，ｗＤ，ｗＥ，ｗＦ，ｗＧのそれぞれのｓｊ（ｚ，ｗｉ）は次のようになる。
【００３３】
ｓｊ（ｚ，ｗＢ）＝１／６
ｓｊ（ｚ，ｗＣ）＝１／２
ｓｊ（ｚ，ｗＤ）＝１／４
ｓｊ（ｚ，ｗＥ）＝１／３
ｓｊ（ｚ，ｗＦ）＝１
ｓｊ（ｚ，ｗＧ）＝１／５
Ｗｅｂページｗｉについて各ユーザｊのｓｊ（ｚ，ｗｉ）を求め、これらの平均値（Σｊ＝１Ｊｓｊ（ｚ，ｗｉ））／Ｊを属性値ｚを有するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについてのページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）とする。
【００３４】
［適応度スコア計算部］
適応度スコア計算部３（図１）は、アクセス関連情報記憶部２に記憶されたアクセス関連情報を用いて、入力された属性値を有するユーザの集合と、入力された各ドキュメント関連情報で特定されるドキュメントとの適応度スコアを計算する（ステップＳ２）。適応度スコアとは、ユーザの集合とドキュメントとの適応度の高さを示す指標である。
【００３５】
適応度スコア計算部３は、この例では、少なくとも、入力された各属性値を有するユーザの集合の、入力された各ドキュメント関連情報で特定されるＷｅｂページについてのアクセス関連情報を構成する複数のアクセス情報を重み付け演算して、各適応度スコアを計算する。計算された適応度スコアは、順位決定部４に送られる。
【００３６】
アクセス情報には、値が大きい程属性値ｚを有するユーザの集合とＷｅｂページｗｉとの関連性が高いことを表すものと、値が小さい程属性値ｚを有するユーザの集合とＷｅｂページｗｉとの関連性が高いことを表すものがある。例えば、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）、ドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）、ページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）が前者の例であり、最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）が後者の例である。適応度スコア計算部は、例えば、値が大きい程属性値ｚを有するユーザの集合とＷｅｂページｗｉとの関連性が高いことを表すアクセス情報についての単調増加関数であり、かつ、値が小さい程属性値ｚを有するユーザの集合とＷｅｂページｗｉとの関連性が高いことを表すアクセス情報についての単調減少関数である関数を用いて、各適応度スコアを計算すればよい。互いに異なる複数のアクセス情報を用いて、適応度スコアを計算することにより、様々な観点からユーザに提供するドキュメントを定めることができる。以下、適応度スコアを求めるための関数のことを、「適応度スコア関数」と呼ぶ。
【００３７】
例えば、入力された属性値が「男性」である場合には、属性値「男性」を有するユーザの集合と、Ｗｅｂページｗｉとの適応度スコアＳｃｏｒｅ（男性，ｗｉ）は、下記式（１）に基づいて計算される。この式（１）の例では、アクセス関連情報として、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）及びドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）を用いている。
【数１】
2010108068.tif 000003
【００３８】
重みであるα、δ、ε、φ、ψは、任意の正の実数であり、所望の結果を得ることができるように適宜設定される。α、δ、ε、φ、ψを適宜設定することにより、どのアクセス情報に重きを置くのかを適宜調整することできる。例えば、上記式（１）において、α、δ、φ、ψに対して相対的にεを大きくした場合には、性別による閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）の差をより強く反映して、適応度スコアを計算することができる。また、任意のＷｅｂページｗｉ（ｉ＝１，・・・，Ｉ）において、α・ｕ（男性，ｗｉ）＜ｕ（男性，ｗｉ）＋ｕ（女性，ｗｉ）、すなわちα・ｕ（男性，ｗｉ）／（ｕ（男性，ｗｉ）＋ｕ（女性，ｗｉ））＜１となるように、αが定められているとする。この場合には、δを大きくすればするほど、ｕ（男性，ｗｉ）の値の変化に応じて、［α・ｕ（男性，ｗｉ）／（ｕ（男性，ｗｉ）＋ｕ（女性，ｗｉ））］δの減衰量も大きくなる。したがって、この場合には、ユニークユーザ数の適応度スコアへの影響を大きくすることができ、また適応度スコアの大小を際立たせることができる。
【００３９】
例えば、入力された属性値が「男性」及び「２０代」の２つである場合には、「男性」及び「２０代」の２つの属性値を有するユーザの集合と、Ｗｅｂページｗｉとの適応度スコアＳｃｏｒｅ（男性２０代，ｗｉ）は、下記式（２）に基づいて計算される。この式（２）の例では、アクセス関連情報として、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）、ドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）及び最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）を用いている。Σ年代ｕ（年代，ｗｉ）は、属性「年代」の各属性値についてのユニークユーザ数の和である。すなわち、「年代」の属性値が、「１０代」「２０代」「３０代」「４０代以上」である場合には、Σ年代ｕ（年代，ｗｉ）＝ｕ（１０代，ｗｉ）＋ｕ（２０代，ｗｉ）＋ｕ（３０代，ｗｉ）＋ｕ（４０代以上，ｗｉ）である。
【数２】
2010108068.tif 000004
【００４０】
上記式（１）と同様に、重みであるα、β、δ、ε、φ、ψ、κは、任意の正の実数であり、所望の結果を得ることができるように適宜設定される。α、δ、ε、φ、ψ、κを適宜設定することにより、どのアクセス情報に重きを置くのかを適宜調整することできる。
【００４１】
上記式（２）において、ｅｘｐ（−ｒ（男性，ｗｉ））の項は、最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）が短いＷｅｂページ程、値が大きくなる項である。この項を適応度スコア関数に含めることにより、ユーザに繰り返し頻繁に見られているＷｅｂページの適応度スコアが大きくすることができる。なお、ｅｘｐ（−ｒ（男性，ｗｉ））の項の係数であるκとして下記式により求まる値を用いることにより、ｅｘｐ（−ｒ（男性，ｗｉ））を正規化してもよい。下記式において、Ｉ＊は、属性値「男性」を有するユーザの集合が、閲覧したＷｅｂページｗｉの総数である。換言すれば、ｒ（男性，ｗｉ）の値がアクセス関連情報記憶部２に記憶されているＷｅｂページｗｉの総数である。
【数３】
2010108068.tif 000005
【００４２】
上記式（１）、式（２）は例示であり、適宜変形しても良い。例えば、ｆ（ｚ，ｗｉ），ｄ（ｚ，ｗｉ），…，ｒ（ｚ，ｗｉ）に、ｌｏｇ（・）等の関数を作用させてもよい。例えば、上記式（１）、式（２）においてｆ（ｚ，ｗｉ）に代えてｌｏｇ（ｆ（ｚ，ｗｉ））を用いることで、高い頻度のアクセスでもスコアへの反映を小さくすることができる。また、ユニットステップ関数をＵ（・）として、上記式においてｕ（ｚ，ｗｉ）に代えてＵ（ｕ（ｚ，ｗｉ）−ｕ０）×ｕ（ｚ，ｗｉ）を用いることで、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）がｕ０以上である場合のみ、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）が適応度スコアに影響を与えるようにしてもよい。ｕ０は任意の自然数である。
【００４３】
また、適応度スコア計算部３は、検索エンジン９１が検索したＷｅｂページに付与したサーチランクを更に考慮して、適応度スコアを計算してもよい。サーチランクは、検索エンジン９１が検索したＷｅｂページに付与した、クエリーとそのＷｅｂページとの適合度を表す指標である。例えば、そのＷｅｂページの検索順位がサーチランクとなる。検索順位は小さい程そのＷｅｂページとクエリーとの適合度は高い。したがって、検索順位をサーチランクとして用いる場合には、適応度スコア計算部３は、サーチランクについての単調減少関数である適応度スコア関数を用いて、適応度スコアを計算すればよい。具体的には、検索エンジン９１がＷｅｂページに付与したサーチランクをｓｅａｒｃｈｒａｎｋ（ｗｉ）とすると、上記式（１）又は式（２）に、次の項を加えた関数を適応度スコア関数として用いればよい。λは任意の正の整数であり、所望の結果が得られるように予め定められる。
【数４】
2010108068.tif 000006
【００４４】
一方、値が大きい程Ｗｅｂページとクエリーとの適合度が高い指標をサーチランクとして用いる場合には、適応度スコア計算部３は、サーチランクについての単調増加関数である適応度スコア関数を用いて、適応度スコアを計算すればよい。
【００４５】
ドキュメント関連情報で特定されるＷｅｂページについてのアクセス関連情報がアクセス関連情報記憶部２に記憶されていない場合には、そのＷｅｂページについての適応度スコアを求めずに、適応度スコアを求めなかった旨の情報が順位決定部４に送られる。また、ドキュメント関連情報で特定されるＷｅｂページについてのアクセス情報がアクセス関連情報記憶部２に記憶されていない場合には、同様に、そのＷｅｂページについての適応度スコアを求めずに、適応度スコアを求めなかった旨の情報を順位決定部４に送ってもよいし、そのアクセス情報の値が０であるとして適応度スコアを計算してもよい。
【００４６】
ところで、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）はべき法則の一種であるジップの法則に一般に従うことが想定される。ジップの法則は、サイズがｋ番目に大きい要素が全体に占める割合は、１／ｋに比例するという経験則であり、式に表すと以下の通りである。ｘｋはサイズがｋ番目に大きい要素であり、ｇ（ｘｋ）はｋ番目に大きい要素ｘｋのサイズである。
【数５】
2010108068.tif 000007
【００４７】
例えば、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）及びユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）に、このジップの法則をあてはめると、次式のようになる。次式において、ｋ＝ｉ，ｊとして、ｗｆｋは属性値ｚを有するユーザの集合の閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）が定められているＷｅｂページの中で閲覧頻度がｋ番目に大きいＷｅｂページを意味する。また、Ｋは、属性値ｚを有するユーザの集合のＷｅｂページｗｆｉについてのユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｆｉ）が、属性値ｚを有するユーザの集合のユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）が定められているＷｅｂページの中で何番目に大きいかを示す値である。Ｌは、属性値ｚを有するユーザの集合のＷｅｂページｗｆｊについてのユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｆｊ）が、属性値ｚを有するユーザの集合のユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）が定められているＷｅｂページの中で何番目に大きいかを示す値である。iとｊとは、所定の数だけ離れている。例えば５から１００程度離れている。
【数６】
2010108068.tif 000008
【００４８】
上式の両辺をそれぞれ下式の両辺で割り、整理をすると次の式が得られる。
【数７】
2010108068.tif 000009
【００４９】
この式より、ｉ番目のＷｅｂページｗｆｉのユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｆｉ）、ｊ番目のＷｅｂページｗｆｊのユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｆｊ）、及び、ｉ番目のＷｅｂページｗｆｉの閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｆｉ）がわかっていれば、ｊ番目のＷｅｂページｗｆｊの閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｆｊ）を推定することができる。
【００５０】
もし、アクセス関連情報記憶部２に実際に記憶されている閲覧頻度ｆｒｅａｌ（ｚ，ｗｆｊ）が、推定された閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｆｊ）より大きい場合には、Ｗｅｂページｗｆｊは少ないユーザから、予想よりも多く見られているページであり、マニア向けのページの候補となり得る。
【００５１】
したがって、実際の閲覧頻度ｆｒｅａｌ（ｚ，ｗｆｊ）が推定された閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｆｊ）よりも大きい程高い適応度スコアを与えるために、（実際の閲覧頻度ｆｒｅａｌ（ｚ，ｗｆｊ）−推定された閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｆｊ））についての単調増加関数となるように、適応度スコア関数を構成してもよい。これにより、マニア向けのページを重視した検索結果を得ることができる。例えば、適応度スコア関数に次の項を加える。このように、（実際の閲覧頻度ｆｒｅａｌ（ｚ，ｗｆｊ）−推定された閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｆｊ））を、Ｗｅｂページｗｕｊについてのユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｆｊ）で割り正規化して、単位ユニークユーザあたりの閲覧頻度の差を用いることにより、より適切に適応度スコアを付与することができる。
【数８】
2010108068.tif 000010
【００５２】
［順位決定部］
順位決定部４（図１）は、適応度スコアに応じて、検索エンジン９１が検索した各Ｗｅｂページの順位を定める（ステップＳ３）。定められた順位は、出力部５に送られる。この例では、適応度スコアが大きい程ユーザとＷｅｂページとの適応度が高くなるように適応度スコアが定義されている。このため、各Ｗｅｂページの順位は、適応度スコアが高い順に定める。
【００５３】
適応度スコアが与えられていないＷｅｂページの順位は、例えば適応度スコアが定められているＷｅｂページよりも低い同位の順位とする。検索エンジンから、サーチランクを取得している場合には、サーチランクに応じて、適応度スコアが定められているＷｅｂページよりも低い順位において、適応度スコアが与えられていないＷｅｂページの順位を定めてもよい。また、適応度スコアが与えられていないＷｅｂページについての情報はユーザに提供する必要がないと判断して、順位を付けないことにしてもよい。
【００５４】
［出力部］
出力部５（図１）は、順位が高い方から所定の数のＷｅｂページについての情報を出力する（ステップＳ４）。Ｗｅｂページについての情報は、ドキュメントの所在地（ドキュメントがＷｅｂページである場合には、ＵＲＬ）、タイトル、スニペット（抜粋）、検索エンジンを用いてドキュメントの検索を行う場合には検索されたドキュメントの検索順位（サーチランク）等である。このＷｅｂページについての情報は、Ｗｅｂページについてのドキュメント関連情報と一致しなくてもよい。
【００５５】
このように、ユーザの属性を考慮して計算された適応度スコアに基づいて各ドキュメントの順位を定め、順位が高い方から所定の数のドキュメントについての情報をユーザに提供する。これにより、より適切なドキュメントについての情報をユーザに提供することが可能となる。
【００５６】
［関数変換部］
この発明によるドキュメント検索装置は、ユーザからの指示により、上記適応度スコア関数を変更する関数変換部３１を備えていてもよい。図１の例では、関数変換部３１は適応度スコア計算部３に設けられている。例えば、関数変換部３１は、ユーザからの指示により、適応度スコア関数の各項の重みを変更する。また、関数変換部３１は、重みのみならず、適応度スコア関数そのものをユーザからの指示により変更してもよい。以下、適応度スコア関数の各項の重みを変更する例を説明する。
【００５７】
適応度スコア関数は、下記の項を有しているとする。重みＡ及びＢは、任意の正の実数である。
【数９】
2010108068.tif 000011
【００５８】
ｕ（ｚ，ｗｉ）／Σｉ＝１Ｉ＃ｕ（ｚ，ｗｉ）の値が大きいＷｅｂページｗｉは、属性値ｚを有するユーザの集合に人気の高いＷｅｂページであるとする（Ｉ♯は上記式のＩ♯を示す。）。Ｉ♯は、属性値ｚを有するユーザの集合が閲覧したＷｅｂページｗｉの総数である。換言すれば、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）の値がアクセス関連情報記憶部２に記憶されているＷｅｂページｗｉの総数である。
【００５９】
また、ｄ（ｚ，ｗｉ）／Σｉ＝１Ｉ＄ｄ（ｚ，ｗｉ）の値が大きいＷｅｂページｗｉは、属性値ｚを有するユーザの集合に定番のＷｅｂページであるとする（Ｉ＄は上記式のＩ＄を示す。）。Ｉ＄は、属性値ｚを有するユーザの集合が閲覧したＷｅｂページｗｉの総数である。換言すれば、閲覧日数ｄ（ｚ，ｗｉ）の値がアクセス関連情報記憶部２に記憶されているＷｅｂページｗｉの総数である。
【００６０】
上記重みＡ及びＢを変更することにより、人気をより重視した適応度スコアを求めるか、定番をより重視した適応度スコアを求めるかを定めることができる。具体的には、重みＡを重みＢよりも大きくすれば、計算された適応度スコアは人気をより重視したものとなり、反対に、重みＢを重みＡよりも大きくすれば、計算された適応度スコアはより定番を重視したものとなる。
【００６１】
ユーザには、図６に例示するようなインターフェースが与えられる。同インターフェースには、「人気重視」と「定番重視」との割合を調整することができるスライダー１０１が設けられている。ユーザは、スライダー１０１を動かすことにより、重みＡ及びＢの割合を変更することができる。
【００６２】
図６のインターフェースには、スライダー１０１以外にも、クエリーである検索キーワードを記入するための検索キーワード記入欄１０４、クエリー及び必要に応じて属性値等の付加情報をドキュメント検索装置に送信するための検索ボタン１０５が設けられている。検索キーワードを検索キーワード記入欄１０４に入力して、スライダー１０１を任意の位置にスライドさせて、検索ボタン１０５を押すと、検索キーワード及びスライダー１０１の位置情報がドキュメント検索装置に送信される。関数変換部３１はその位置情報に基づいて適応度スコア関数を変更して、適応度スコア計算部３は変更された適応度スコア関数に基づいて適応度スコアを計算する。その適応度スコアに基づいた検索結果がユーザに送信される。この例では、検索結果は検索結果表示欄１０３に表示される。
【００６３】
図６のインターフェースに、属性値を定めるための属性値入力部１０６を設けてもよい。この場合、検索ボタン１０５を押すと、上記の検索キーワード及びスライダー１０１の位置情報に加えて、属性値入力部１０６で定められた属性値がドキュメント検索装置に送信される。
【００６４】
スライダー１０１のスライドに応じて、検索結果表示欄１０３に表示される検索結果を動的に変化させてもよい。スライダー１０１をスライドさせると、スライダー１０１の位置情報がドキュメント検索装置に送られて、関数変換部３１はその位置情報に基づいて適応度スコア関数を変更して、適応度スコア計算部３は変更された適応度スコア関数に基づいて適応度スコアを計算する。その適応度スコアに基づいた検索結果がユーザに送信される。その検索結果に基づいて、検索結果表示欄１０３は動的に更新される。
【００６５】
「人気重視−定番重視」のスライダー１０１のみならず、例えば「マニアック度が高い−人気度が高い」のスライダー１０２等の、他の重みを変更するためのスライダー等の適応度関数に対して別の観点から変更を加えるためのスライダーを設けてもよい。
【００６６】
なお、関数変換部３１は、ユーザからの指示により、後述するリーダーランク、総合ランク、静的ランクをそれぞれ求めるための関数（例えば、式（３）から式（６）で表された関数）を、又は、それらの関数の重み（α，β，γ，…）を変換してもよい。
【００６７】
［複数の検索エンジン］
上記の例では、検索部１は１つの検索エンジン９１を用いてＷｅｂページを検索したが、Ｋを２以上の整数として、Ｋ個の検索エンジン９１，…，９Ｋを用いてＷｅｂページを検索してもよい。これにより、中立的な検索結果をユーザに提供することができる。この場合、検索部１は、クエリーを、検索エンジン９１，…，９Ｋのそれぞれに送信する。検索エンジン９１，…，９Ｋは、クエリーに対応するドキュメントを検索して、検索されたドキュメントについてのドキュメント関連情報を検索部１に返す。各検索エンジン９１，…，９Ｋから取得したドキュメント関連情報は、適応度スコア計算部３に入力される。
【００６８】
この場合、ドキュメント検索装置は、各検索エンジン９１，…，９Ｋから、同一のＷｅｂページについて、複数のサーチランクｓｅａｒｃｈｒａｎｋ（１，ｗｉ），ｓｅａｒｃｈｒａｎｋ（２，ｗｉ），…，ｓｅａｒｃｈｒａｎｋ（Ｋ，ｗｉ）を取得し得る。ｋ＝１，…，Ｋとして、ｓｅａｒｃｈｒａｎｋ（ｋ，ｗｉ）は、検索エンジン９ｋがＷｅｂページｗｉに付与した検索順位を意味する。適応度スコア計算部３は、これらの複数のサーチランクを更に考慮して、適応度スコアを計算してもよい。そのために、例えば、適応度スコア関数に、以下の式からなる項を含めればよい。λ，ηは、任意の正の実数であり、所望の結果が得られるように適宜決定される。
【数１０】
2010108068.tif 000012
【００６９】
［変換部］
検索エンジン９１，…，９Ｋが返すドキュメント関連情報の形式は、検索エンジン９１，…，９Ｋにより異なることがある。ドキュメント関連情報の形式の差異をなくすために、検索エンジン９１，…，９Ｋから取得した各ドキュメント関連情報を共通する形式に変換する変換部７を設けてもよい。例えば、ドキュメント関連情報を共通するＸＭＬ形式に変換する。
【００７０】
検索エンジン９１，…，９Ｋから取得した各ドキュメント関連情報は変換部７に入力される。図１の例では、検索部１を介してドキュメント関連情報が変換部７に入力されているが、ドキュメント検索装置が取得したドキュメント関連情報が直接変換部７に入力されてもよい。
【００７１】
検索エンジン９１，…，９Ｋが返すドキュメント関連情報がＨＴＭＬ形式で記述されている場合には、変換部７は、検索エンジン９１，…，９Ｋから受け取った各ＨＴＭＬファイルから、ＷｅｂページのＵＲＬ、サーチランク、タイトル、スニペット、おすすめクエリ、検索ヒット数等の必要な情報を抜き出すことにより、ドキュメント関連情報を共通する形式に変換する。必要な情報の抜き出しは、タグ等や適当なコメントを手がかりにして行えばよい。また、各検索エンジン９１，…，９Ｋが出力するＨＴＭＬファイルを予め入手することができる場合には、ＨＴＭＬファイルの中の必要な情報の位置を把握しておく。そして、その位置から必要な情報を抜き出せばよい。
【００７２】
また、既存の、自動的にアイテムを抽出する技術である本文抽出技術を用いて必要な情報を抜き出してもよい。これにより、検索エンジンが出力するＨＴＭＬファイルが変更した場合であっても、必要な情報を抜き出すことができる可能性が高まる。例えば、参考文献１には、Ｗｅｂページの文書群に現れるタグの出現頻度情報に基づいてテンプレートを発見することを試みた実験について記載されている。この実験によると、検索エンジンが出力する検索結果のページは、ほとんどの場合テンプレートとなっていることがわかっている。適切なテンプレート作成し、この作成されたテンプレートを用いて、必要な情報を抜き出してもよい。
【００７３】
〔参考文献１〕野口龍太郎，「頻度情報を用いたＷｅｂ文書群からのテンプレート抽出」，電子情報通信学会データ工学ワークショップ，ＤＥＷＳ２００４  ６−Ｂ−０１，２００４
単一の検索エンジン９１を用いて検索を行う場合であっても、変換部７を設けて、その検索エンジン９１から受け取ったドキュメント情報を、共通するＸＭＬ等の形式に変換してもよい。これにより、データの取り扱いが容易になる等のメリットがある。
【００７４】
［リーダーランク、総合ランク、静的ランク］
適応度スコア計算部３は、下記に述べるリーダーランク、総合ランク、静的ランクのいずれかを計算して、適応度スコアとしてもよい。
【００７５】
以下、図７，図８を参照して、リーダーランク、総合ランク、静的ランク及びその計算方法の例について説明をする。この例では、アクセスログがアクセス関連情報に対応し、アクセスログ記憶部１０がアクセス関連情報記憶部に対応する。
【００７６】
アクセスログ記憶部１０（図７）には、各ユーザのＷｅｂページへのアクセスログが記憶されている。例えば、インターネットサービスプロバイダー（ＩＳＰ）におけるＩＳＰ通信ログや、プロキシサーバーにおけるプロキシログが、アクセスログとして、アクセスログ記憶部１０に記憶される。アクセスログ記憶部１０に記憶されるアクセスログは、参考文献２に記載された手法により正規化されていてもよい。アクセスログは、後述するリーダーランクを計算することができるものであれば、その形式は問わない。
【００７７】
〔参考文献２〕［online］、［平成２０年１０月７日検索］、インターネット＜URL: http://en.wikipedia.org/wiki/URL_normalization＞
リーダーランク計算部２０は、アクセスログ記憶部１０に記憶されたアクセスログを用いて、各属性値を有するユーザの集合の各Ｗｅｂページについてのリーダーランクを計算する（ステップＳ２１，図８）。ここで、ある属性値を有するユーザの集合のあるＷｅｂページについての関連性の高さを表す指標を、その属性値を有するユーザの集合のそのＷｅｂページについてのリーダーランクと定義する。計算されたリーダーランクは総合ランク計算部３０に送られる。
【００７８】
例えば属性として２つの属性「性別」「年代」が定義されており、「性別」の属性値として２つの属性値「男性」「女性」が、「年代」の属性値として４つの属性値「１０代」「２０代」「３０代」「４０代以上」が定義されているとする。この場合、リーダーランク計算部２０は、「男性」「女性」「１０代」「２０代」「３０代」「４０代以上」の６つの属性値のそれぞれについて、その属性値を有するユーザの集合の各Ｗｅｂページについてのリーダーランクを計算する。すなわち、まず、「男性」という属性値を有するユーザについてのアクセスログを用いて、「男性」という属性値を有するユーザの集合の各Ｗｅｂページについてのリーダーランクを計算する。次に、「女性」という属性値を有するユーザについてのアクセスログを用いて、「女性」という属性値を有するユーザの集合の各Ｗｅｂページについてのリーダーランクを計算する。同様に、「１０代」という属性値を有するユーザについてのアクセスログを用いて、「１０代」という属性値を有するユーザの集合の各Ｗｅｂページについてのリーダーランクを計算する。「２０代」「３０代」「４０代以上」の属性値についてもそれぞれ同様にリーダーランクを計算する。このように、属性値の数だけ、各Ｗｅｂページについてのリーダーランクを計算する。
【００７９】
以下、Ｗｅｂページを、Ｗｅｂページｗｉ（ｉ＝１，…，Ｉ）と表記する。Ｉは、スコアを付与することが可能なＷｅｂページの総数である。アクセスログ記憶部１０に記憶されたアクセスログによるとアクセスされたＷｅｂページが、リーダーランク、総合ランク、静的ランク等のスコアを付与することが可能なＷｅｂページとなる。
【００８０】
以下、属性値ｚを有するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについてのリーダーランクを計算する方法の例を説明する。上記の例だと、「男性」「女性」「１０代」「２０代」「３０代」「４０代以上」のそれぞれがｚに該当する。属性値ｚを有するユーザのアクセスログから、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）、最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）、ドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）、ページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）等のアクセス情報をそれぞれ計算する。
【００８１】
図９に例示する、リーダーランク計算部２０の閲覧頻度計算部２１が閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）を計算し、ユニークユーザ数計算部２２がユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）を計算し、アクセス日数計算部２３がアクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）を計算し、滞在時間計算部２４が滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）を計算し、閲覧時間計算部２５が最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）を計算し、ドキュメントクリック数計算部２６がドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）を計算し、ページ到達ステップ数計算部２７がページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）を計算する。
【００８２】
スコア統合部２８（図９）は、これら計算された閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）、最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）、ドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）、及び、ページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）等のアクセス情報を統合して、属性値ｚを有するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについてのリーダーランクＰｒ（ｚ，ｗｉ）を計算する。すなわち、これらのアクセス情報を重み付け演算することによりリーダーランクＰｒ（ｚ，ｗｉ）を計算する。
【００８３】
閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）、ドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）、及び、ページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）は、これらの値が高いほど、属性値ｚを有するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについての関連性は高いと考えられる。一方、最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）は、この値が高いほど、属性値ｚを有するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについての関連性は低いと考えられる。
【００８４】
したがって、スコア統合部２８は、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）、ドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）、及び、ページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）についての単調増加関数であり、かつ、最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）についての単調減少関数である関数を用いて、リーダーランクＰｒ（ｚ，ｗｉ）を計算する。
【００８５】
スコア統合部２８による統合は、例えば以下の式に基づいて行う。α、β、γ、ε、ζ、η、θは、任意の正の実数であり、所望の結果を得ることができるように適宜設定される。
【数１１】
2010108068.tif 000013
【００８６】
この式は例示であり、適宜変形しても良い。例えば、ｆ（ｚ，ｗｉ），ｄ（ｚ，ｗｉ），…，ｒ（ｚ，ｗｉ）に、ｌｏｇ（・）等の関数を作用させてもよい。例えば、上記式においてｆ（ｚ，ｗｉ）に代えてｌｏｇ（ｆ（ｚ，ｗｉ））を用いることで、高い頻度のアクセスでもスコアへの反映を小さくすることができる。また、ユニットステップ関数をＵ（・）として、上記式においてｕ（ｚ，ｗｉ）に代えてＵ（ｕ（ｚ，ｗｉ）−ｕ０）×ｕ（ｚ，ｗｉ）を用いることで、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）がｕ０以上である場合のみ、Ｐｒ（ｚ，ｗｉ）が非ゼロとなるようにしてもよい。ｕ０は任意の自然数である。
【００８７】
上記（３）式において、値が高いほど属性値ｚを有するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについての関連性が高いことを示す、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）、ドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）、及び、ページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）が分子にあれば、上記（１）式の分子を積で構成しなくてもよい。上記（１）式の分子を、例えばα・ｆ（ｚ，ｗｉ）＋β・ｄ（ｚ，ｗｉ）＋…＋η・ｒ（ｚ，ｗｉ）のように、ｆ（ｚ，ｗｉ），ｄ（ｚ，ｗｉ），…，ｒ（ｚ，ｗｉ）の和で構成してもよい。
【００８８】
次に、総合ランク計算部３０の説明で用いる概念である「セグメント」「総合ランク」について説明する。「セグメント」とは、１以上の属性のそれぞれから選択された属性値のすべてを有するユーザの集合のことである。すなわち、１以上の属性のそれぞれから選択される属性値で特定されるセグメントをそれらの属性値のすべてを有するユーザの集合とする。「総合ランク」とは、あるセグメントに属するユーザの集合のあるＷｅｂページについての関連性の高さを表す指標である。すなわち、あるセグメントに属するユーザの集合のあるＷｅｂページについての関連性の高さを表す指標をそのセグメントに属するユーザの集合のそのＷｅｂページについての総合ランクとする。
【００８９】
総合ランク計算部３０には、スコアを求める対象となるユーザの１以上の属性のそれぞれから選択された属性値、及び、ドキュメント関連情報が入力される。総合ランク計算部３０は、それらの入力された属性値で特定されるセグメントに属するユーザの集合の、入力されたドキュメント関連情報で特定されるＷｅｂページについての総合ランクを計算する（ステップＳ２２）。その際、総合ランク計算部３０は、それらの入力された各属性値を有するユーザの集合の上記ドキュメント関連情報で特定されるＷｅｂページについての上記計算されたリーダーランクを統合することにより、総合ランクを計算する。
【００９０】
総合ランク計算部３０に、入力された属性値が「男性」及び「２０代」であり、入力されたドキュメント関連情報がＷｅｂページｗｉを特定するものであるとする。「男性」は「性別」という属性から選択された属性値であり、「２０代」は「年代」という属性から選択された属性値である。この場合、総合ランク計算部３０は、「男性」かつ「２０代」、すなわち「男性２０代」のセグメントに属するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについての総合ランクを計算する。その際、総合ランク計算部３０は、リーダーランク計算部２０が計算した、属性値「男性」を有するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについてのリーダーランクＰｒ（男性，ｗｉ）、及び、属性値「２０代」を有するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについてのリーダーランクＰｒ（２０代，ｗｉ）を統合して、その総合ランクを求める。
【００９１】
リーダーランクの統合は、例えば次の式に基づいて行う。α、βは、任意の正の実数であり、所望の結果を得ることができるように適宜設定される。Σ年代Ｐｒ（年代，ｗｉ）は、属性「年代」の各属性値についてのリーダーランクの和である。すなわち、「年代」の属性値が、「１０代」「２０代」「３０代」「４０代以上」である場合には、Σ年代Ｐｒ（年代，ｗｉ）＝Ｐｒ（１０代，ｗｉ）＋Ｐｒ（２０代，ｗｉ）＋Ｐｒ（３０代，ｗｉ）＋Ｐｒ（４０代以上，ｗｉ）である。
【数１２】
2010108068.tif 000014
【００９２】
この例では、リーダーランクＰｒ（男性，ｗｉ）及びリーダーランクＰｒ（２０代，ｗｉ）のそれぞれを正規化した後に、正規化したリーダーランクＰｒ（男性，ｗｉ）及びリーダーランクＰｒ（２０代，ｗｉ）を統合している。このように、リーダーランクを正規化した後に統合することにより、ある属性の各属性値を有するユーザにおいて万遍なく評価が高いＷｅｂページよりも、ある属性の特定の属性値を有するユーザにおいて評価が高いＷｅｂページに高いスコアを付与することが可能となる。属性が「性別」であり、その属性値が「男性」「女性」である場合を例に挙げると、「男性」のユーザ及び「女性」のユーザの両方から評価されているような性差の特徴が表れていないＷｅｂページのスコアを下げて、「男性」のユーザ又は「女性」の一方から評価されているような性差の特徴が表れているＷｅｂページのスコアを上げることができる。
【００９３】
もちろん、正規化せずに、例えば下記の式により、総合ランクＳｒ（男性２０代，ｗｉ）を求めても良い。
Ｓｒ（男性２０代，ｗｉ）＝α・Ｐｒ（男性，ｗｉ）＋β・Ｐｒ（２０代，ｗｉ）…（５）
【００９４】
総合ランクの計算の他の例を説明する。総合ランク計算部３０に、入力された属性値が「男性」「２０代」「コンピュータ」であり、入力されたドキュメント関連情報がＷｅｂページｗｉを特定するものであるとする。「男性」は「性別」という属性から選択された属性値であり、「２０代」は「年代」という属性から選択された属性値であり、「コンピュータ」は「趣味」という属性から選択された属性値である。この場合、総合ランク計算部３０は、「男性」かつ「２０代」かつ「コンピュータ」、すなわち「男性２０代コンピュータ」のセグメントに属するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについての総合ランクを計算する。その際、総合ランク計算部３０は、リーダーランク計算部２０が計算した、属性値「男性」を有するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについてのリーダーランクＰｒ（男性，ｗｉ）、属性値「２０代」を有するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについてのリーダーランクＰｒ（２０代，ｗｉ）、及び、属性値「コンピュータ」を有するユーザの集合のＷｅｂページｗｉについてのリーダーランクＰｒ（コンピュータ，ｗｉ）を統合して、その総合ランクを求める。
【００９５】
リーダーランクの統合は、例えば次の式に基づいて行う。α、β、γ、δは、任意の正の実数であり、所望の結果を得ることができるように適宜設定される。Σ年代Ｐｒ（年代，ｗｉ）は、属性「年代」の各属性値についてのリーダーランクの和である。すなわち、「年代」の属性値が、「１０代」「２０代」「３０代」「４０代以上」である場合には、Σ年代Ｐｒ（年代，ｗｉ）＝Ｐｒ（１０代，ｗｉ）＋Ｐｒ（２０代，ｗｉ）＋Ｐｒ（３０代，ｗｉ）＋Ｐｒ（４０代以上，ｗｉ）である。同様に、Σ趣味Ｐｒ（趣味，ｗｉ）は、属性「趣味」の各属性値についてのリーダーランクの和である。
【数１３】
2010108068.tif 000015
【００９６】
このように、総合ランク計算部３０にはユーザの１以上の属性のそれぞれから選択された属性値が入力され、総合ランク計算部３０は、これらの入力された各属性値についてのリーダーランクから、総合ランクを求める。したがって、求まった総合ランクは、ユーザの属性を考慮したものとなる。
上記（４）から（６）式も、上記（３）式と同様に例示であり、適宜変形しても良い。
【００９７】
静的ランク計算部４０の説明で用いる「ユーザ特性値」の概念について説明する。「ユーザ特性値」は、ユーザのＷｅｂページについての関心の高さを表す指標である。すなわち、あるユーザのあるＷｅｂページについての関心の高さを表す指標をそのユーザのそのＷｅｂページについてのユーザ特性値とする。各ユーザの各Ｗｅｂページについてのユーザ特性値はユーザ特性ベクトル計算部６０により計算されて、ユーザ特性ベクトルの形でユーザ特性ベクトル記憶部５０に記憶される。
【００９８】
ユーザｊのＷｅｂページｗｉ（ｉ＝１，…，Ｉ＃（Ｉ＃はユーザ特性値を求めようとするＷｅｂページの総数））についてのユーザ特性値ｊｎｗｉの求め方の例を説明する。ｆｄｊ（ｗｉ）を、ユーザｊがＷｅｂページｗｉを参照した回数ｆｊ（ｗｉ）と、ユーザｊが所定の期間内にＷｅｂページｗｉにアクセスした日数ｄｊ（ｗｉ）とをかけたものとする。各Ｗｅｂページｗｉ（ｉ＝１，…，Ｉ＃）ついて、ｆｄｊ（ｗｉ）を求める。
【００９９】
ｆｄｊ（ｗｉ）＝ｆｊ（ｗｉ）×ｄｊ（ｗｉ）
このとき、ユーザ特性値ｊｎｗｉは、次式のように計算される。下記式において、Ｉ♯はＩ♯を意味する。αは任意の正の実数であり、所望の結果を得ることができるように適宜設定される。
【０１００】
ｊｎｗｉ＝α・（ｆｄｊ（ｗｉ）／Σｉ＝１Ｉ＃ｆｄｊ（ｗｉ））
ユーザ特性ベクトルｐｅｒｓｏｎａｌｊは、ｊｎｗｉ（ｉ＝１，…，Ｉ＃）を各成分に持つベクトルのことである。
【０１０１】
ｐｅｒｓｏｎａｌｊ＝（ｊｎｗ１，ｊｎｗ２，…，ｊｎｗＩ＃）
静的ランク計算部４０による静的ランクの計算例を以下に説明する。静的ランク計算部４０には、ユーザｊを特定するためのユーザ情報が入力される。静的ランク計算部４０は、そのユーザ情報から特定されるユーザｊの、スコアを付与しようとするＷｅｂページｗｉについてのユーザ特性値ｊｎｗｉを、ユーザ特性ベクトル記憶部５０から読み出す。静的ランク計算部４０は、総合ランク計算部３０が計算した総合ランクＳｒ（ｓ，ｗｉ）に、ユーザ特性値ｊｎｗｉをかけて、静的ランクＳＴ（ｊ，ｗｉ）を求める（ステップＳ２３）。ここで、ｓは、上記ユーザ情報から特定されるユーザｊの１以上の属性から選択された属性値の直積である。すなわち、総合ランク計算部３０に入力された属性値が「男性」及び「２０代」である場合には、ｓ＝「男性２０代」となる。
【０１０２】
ＳＴ（ｊ，ｗｉ）＝Ｓｒ（ｓ，ｗｉ）×ｊｎｗｉ
ユーザｊのスコアを付与しようとするＷｅｂページｗｉについてのユーザ特性値が、ユーザ特性ベクトル記憶部５０に記憶されていない場合には、すなわち、ｗｉ＝ｎｗｉとなるｎｗｉが存在しない場合には、総合ランクを静的ランクとしてそのまま出力する。
【０１０３】
ＳＴ（ｊ，ｗｉ）＝Ｓｒ（ｓ，ｗｉ）
このように、総合ランクと、ユーザのＷｅｂページについての関心の高さを表す指標であるユーザ特性値とを用いて、静的ランクを求めることにより、ユーザ個人の特性を考慮してＷｅｂページに適応度スコアを付与することが可能となる。これにより、ユーザ個人の特性を考慮した検索結果を出力することができる。
【０１０４】
リーダーランク、総合ランク、静的ランクの何れかを予め計算しておいて、アクセス関連情報としてアクセス関連情報記憶部２に記憶しておいてもよい。この場合、適応度スコア計算部３は、この予め計算されたリーダーランク、総合ランク、静的ランクの何れかをアクセス関連情報として用いて、適応度スコアを計算する。
【０１０５】
［その他の変形例等］
上記の例では、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）、最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）、ドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）、ページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）等の、アクセス関連情報を構成するアクセス情報は、予め計算されてアクセス関連情報記憶部２に記憶されているとしたが、これらのアクセス情報が必要になるに応じて、アクセス関連情報計算部１１（図１）が、アクセスログ記憶部１０（図１）に記憶されたアクセスログに基づいて、必要なアクセス関連を計算してアクセス関連情報を生成してもよい。この場合、アクセスログをアクセス関連情報、アクセスログ記憶部１０をアクセス関連情報記憶部、適応度スコア計算部３とアクセス関連情報計算部１１とを合わせたものを適応度スコア計算部として捉えることができる。
【０１０６】
適応度スコア計算部３は、入力された属性値を有するユーザの集合の、上記各ドキュメント関連情報で特定されるドキュメントについてのアクセス関連情報、及び、入力された属性値を有するユーザの集合の、上記各ドキュメント関連情報で特定されるドキュメントと実質的に同一のドキュメントについてのアクセス関連情報を統合したアクセス関連情報を用いて、各適応度スコアを計算してもよい。
【０１０７】
例えば、http://aaa.bbb.com/とhttp://aaa.bbb.com/index.htmlとは実質的に同一のドキュメントを示すと理解されている。したがって、ドキュメント関連情報で特定されるＷｅｂページがhttp://aaa.bbb.com/である場合には、適応度スコア計算部３は、http://aaa.bbb.com/についてのアクセス関連情報のみならず、実質的に同一のＷｅｂページであるhttp://aaa.bbb.com/index.htmlについてのアクセス関連情報を読み込んで、これらを統合したアクセス関連情報を求める。
【０１０８】
アクセス関連情報が、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）、最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）、ドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）、ページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）等のアクセス情報から構成されているとする。閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）、ドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）は、その値が大きい程ユーザにとって役に立つＷｅｂページと考えられる。したがって、これらのアクセス情報については、ドキュメント関連情報で特定されるＷｅｂページについてのアクセス情報と、実質的に同一のＷｅｂページについてのアクセス情報との加算又は最大値を求めることにより、統合したアクセス情報を求めればよい。閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）を例に挙げて説明をすると、閲覧頻度ｆ（ｚ，http://aaa.bbb.com/）と、閲覧頻度ｆ（ｚ，http://aaa.bbb.com/index.html）との加算値又は最大値を、閲覧頻度ｆ（ｚ，http://aaa.bbb.com/）と閲覧頻度ｆ（ｚ，http://aaa.bbb.com/index.html）を統合した閲覧頻度とする。
【０１０９】
最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）は、値が小さい程ユーザにとって役に立つＷｅｂページと考えられる。したがって、このアクセス情報については、ドキュメント関連情報で特定されるＷｅｂページについてのアクセス情報と、実質的に同一のＷｅｂページについてのアクセス情報との最初値又は平均値を求めることにより、統合したアクセス情報を求めればよい。また、ページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）についても同様に、最小値や平均値を求めることにより、統合したアクセス情報を求めればよい。
このように、各アクセス情報を統合することにより、統合したアクセス関連情報が求められる。
【０１１０】
なお、実質的に同一のＷｅｂページとして２以上のＷｅｂページを採用してもよい。例えば、ドキュメント関連情報で特定されるＷｅｂページがhttp://aaa.bbb.com/である場合に、http://aaa.bbb.com/index.htmlのみならず、http://aaa.bbb.com/index.php，http://aaa.bbb.com/index.htm，http://aaa.bbb.com/index.shtml等のＷｅｂページを実質的に同一のＷｅｂページとみなして、これらのＷｅｂページについてのアクセス関連情報を統合して、適応度スコアを計算してもよい。
【０１１１】
また、以下に述べるように、ユーザの属性値を推定する属性値推定部８０（図１）を、ドキュメント検索装置に設けて、この属性値推定部８０が推定したユーザの属性値が総合ランク計算部３０に入力されるようにしてもよい。
【０１１２】
属性値推定部８０は、例えばユーザが用いるコンピュータのＩＰアドレスから、ユーザの「居住地」という属性の属性値「埼玉」「神奈川」「千葉」等を推定して、適応度スコア計算部３に入力してもよい。これにより、ユーザの居住地に関連したＷｅｂページに高いスコアが与えられる。これは、不動産情報提供サイト、学習塾・中学・高校受験情報提供サイト等のエリアに応じた情報を提供しているサイトに有効である。この場合であっても、ユーザが自分が住んでいる居住地以外の地域（例えば、東京）に関する情報を頻繁に閲覧している場合には、そのアクセスログにより生成されたユーザ特性値乃至ユーザ特性ベクトルにより、ユーザの居住地ではなく関心の高い地域に関連したＷｅｂページにより高い適応度スコアを与えることが可能である。
【０１１３】
また、属性値推定部８０は、例えば「趣味」等の属性の属性値をアクセスログから推定してもよい。その推定の例を以下に述べる。旅行、スポーツ等のジャンルを予め選定し、各ジャンルに属する学習データとしての学習用Ｗｅｂページを用意する。各ジャンルの学習用Ｗｅｂページの本文を形態素解析し、各ジャンルに特徴的な各単語をＴＦ・ＩＤＦ等の手法により抽出する。すなわち、各ジャンルの学習用Ｗｅｂページに特徴的であり、出現する頻度が高い単語を複数抽出する。そして、抽出された各ジャンルの特徴的な各単語からなるジャンルベクトルを、各ジャンルごとに求める。各ジャンルのジャンルベクトルＧｋ（ｋ＝１，…，Ｋ（Ｋは予め選択されたジャンルの総数））は、上記抽出された各ジャンルの特徴的な各単語が各ジャンルの学習用Ｗｅｂページに出現する出現頻度で構成される。ジャンルの総数が４０であり、各ジャンルから特徴的な単語として１００個が選択された場合には、各ジャンルのジャンルベクトルＧｋは４０００次元となり、４０００個の各単語が各ジャンルの学習用Ｗｅｂページに出現する出現頻度で構成される。アクセスログ記憶部に記憶されたアクセスログを用いて、ユーザがアクセスしたＷｅｂページの本文を形態素解析し、ジャンルベクトルに対応するユーザ単語ベクトルＵを生成する。ユーザ単語ベクトルは、ユーザがアクセスしたＷｅｂページに上記にて抽出された各ジャンルの特徴的な各単語が出現する出現頻度で構成される。各ジャンルベクトルＧｋとユーザ単語ベクトルＵとの内積を求めて、内積値が一定値以上のジャンルベクトルＧｋに対応するジャンルを、そのユーザの属性「趣味」の属性値とする。
【０１１４】
このように、属性値推定部８０が属性値を推定することにより、属性値を入力するという負担をユーザにかけることなく、ユーザの属性を考慮したＷｅｂページへの適応度スコア付与が可能となる。
【０１１５】
適応度スコア計算部３は、Ｗｅｂページの適応度スコアとして、総合ランク計算部３０が計算した総合ランクを最終的に出力しても良い。この場合、適応度スコア計算部３は、静的ランク計算部４０、ユーザ特性ベクトル記憶部５０及びユーザ特性ベクトル計算部６０を有していなくてもよい。
【０１１６】
ドキュメント検索装置は、アクセスログ記憶部１０に記憶されたアクセスログによるとアクセスされたＷｅｂページ（以下、リンク元Ｗｅｂページとする。）のリンク先のＷｅｂページであって、そのアクセスログによるとアクセスされていないＷｅｂページの適応度スコアとして、上記リンク元Ｗｅｂページの適応度スコアのＡ（Ａは０より大１以下の実数）倍の値を割り当てる割当部７０（図１）を含んでいてもよい。これにより、最新ニュース記事等のアクセスログに存在しないＷｅｂページに対しても、適応度スコアを付与することが可能となる。
【０１１７】
リーダーランク計算部２０内に、属性値ｚを有するユーザのＷｅｂページｗｉへのアクセスの周期性を分析する周期性分析部２９を設けて、その分析結果に応じて閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）を変化させてもよい。例えば図１０（ａ）のように、属性値ｚを有するユーザのＷｅｂページｉへのアクセスの周期性に対してＦＦＴ等のフーリエ変換をした結果、狭い帯域幅を持つピークが抽出された場合、そのＷｅｂページｗｉについての閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）を下げる。また、例えば図１０（ｂ）のように、属性値ｚを有するユーザのＷｅｂページｉへのアクセスの周期性に対してＦＦＴ等のフーリエ変換をした結果、広い帯域幅を持つピークが抽出された場合、そのＷｅｂページｗｉについての閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）を上げ下げしないか、上げる。ピークを含む帯域幅の広いか狭いかは、パワースペクトルが所定の値以上となる帯域の幅が所定の幅以上となるかどうかで例えば判断することができる。
【０１１８】
ニュース、ブログ等のユーザが定期的に閲覧するＷｅｂページがある場合、ユーザはそのＷｅｂページの内容そのものへの興味があるためではなく、そのＷｅｂページのニュースサイト及びブロクの著者に興味があるために、定期的に閲覧している場合が多い。周期性分析部２９を設けることにより、コンテンツそのものに興味が持たれているＷｅｂサイト以外のＷｅｂサイトへのスコアを下げることができる。
【０１１９】
これまで、ドキュメントがＷｅｂページである場合を例に挙げて説明して来たが、Ｗｅｂページ以外の、各ユーザのアクセスログを取ることが可能なドキュメントについても上述のＷｅｂページに対する適応度スコアの付与と同様に適応度スコアを付与することが可能であるのは言うまでもない。
【０１２０】
リーダーランク計算部２０は、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）、ユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）、アクセス日数ｄ（ｚ，ｗｉ）、滞在時間ｔ（ｚ，ｗｉ）、最後に閲覧してからの時間ｒ（ｚ，ｗｉ）、ドキュメントクリック数ｃ（ｚ，ｗｉ）、ページ到達ステップ数ｓ（ｚ，ｗｉ）の少なくとも１つを求めて、これらを上記と同様にして統合してリーダーランクＰｒ（ｚ，ｗｉ）を求めばよい。例えば、リーダーランクＰｒ（ｚ，ｗｉ）を求める際に、閲覧頻度ｆ（ｚ，ｗｉ）及びユニークユーザ数ｕ（ｚ，ｗｉ）のみを用いてもよい。この場合、ドキュメント検索装置は、閲覧頻度計算部２１、ユニークユーザ数計算部２２、アクセス日数計算部２３、滞在時間計算部２４、閲覧時間計算部２５、ドキュメントクリック数計算部２６、ページ到達ステップ数計算部２７、スコア統合部２８、周期性分析部２９のうち使われない部を備えていなくてもよい。
【０１２１】
適応度スコア計算部３は、既存のパーソナライズ手法があればそれを組み合わせて、適応度スコアを計算してもよい。例えば、適応度スコア計算部３は、検索結果の適応化の対象となるユーザのアクセスログと類似したアクセスログを持つ他のユーザのアクセスログを参照して、その他のユーザのアクセスログによるとアクセスされたＷｅｂページであって、検索結果の適応化の対象となるユーザのアクセスログによるとアクセスされていないＷｅｂページについての適応度スコアを所定の大きさだけ大きくしてもよい。
【０１２２】
上述の構成をコンピュータによって実現する場合、ドキュメント検索装置の各部が有する機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各部の機能がコンピュータ上で実現される。
【０１２３】
すなわち、ＣＰＵがプログラムを逐次読み込んで実行することにより、検索部１、適応度スコア計算部３、順位決定部４、出力部５、変換部７、アクセス関連情報計算部１１、リーダーランク計算部２０、総合ランク計算部３０、関数変換部３１、静的ランク計算部４０、ユーザ特性ベクトル計算部６０、割当部７０、属性値推定部８０、閲覧頻度計算部２１、ユニークユーザ数計算部２２、アクセス日数計算部２３、滞在時間計算部２４、閲覧時間計算部２５、ドキュメントクリック数計算部２６、ページ到達ステップ数計算部２７、スコア統合部２８、周期性分析部２９のそれぞれが実現される。また、補助記憶装置又はメモリが、アクセス関連情報記憶部２、アクセスログ記憶部１０、ユーザ特性ベクトル記憶部５０として機能する。
【０１２４】
ドキュメント検索装置の各部として機能するＣＰＵは、メモリ又は補助記憶装置から読み込み込んだデータに対して処理を行い、処理を行った後のデータをメモリ又は補助記憶装置に格納する。すなわち、メモリ又は補助記憶装置を介して、ドキュメント検索装置の各部間でデータがやり取りされる。
【０１２５】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【０１２６】
また、上述した実施形態とは別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接このプログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を基底する性質を有するデータ等）を含むものとする。
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
また、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１２７】
【図１】ドキュメント検索装置の例を示す機能ブロック図。
【図２】ドキュメント検索方法の例を示す図。
【図３】閲覧頻度を説明するための図。
【図４】閲覧時間を説明するための図。
【図５】ページ到達ステップ数を説明するための図。
【図６】ユーザに提供されるインターフェースの例を示す図。
【図７】適応度スコアとして、リーダーランク、総合ランク、静的ランクの何れかを求める適応度スコア計算部の例の機能ブロック図。
【図８】適応度スコアとして、リーダーランク、総合ランク、静的ランクの何れかを求める適応度スコア計算部の処理の例を示す機能ブロック図。
【図９】リーダーランク計算部２０の例の機能ブロック図。
【図１０】周期性分析部を説明するための図。
【符号の説明】
【０１２８】
１     検索部
２     アクセス関連情報記憶部
３     適応度スコア計算部
４     順位決定部
５     出力部
７     変換部
１０   アクセスログ記憶部
１１   アクセス関連情報計算部
２０   リーダーランク計算部
３０   総合ランク計算部
３１   関数変換部
４０   静的ランク計算部
８０   属性値推定部
９１，…，９Ｋ       検索エンジン
【図１】
2010108068.tif 000016
【図２】
2010108068.tif 000017
【図３】
2010108068.tif 000018
【図４】
2010108068.tif 000019
【図５】
2010108068.tif 000020
【図６】
2010108068.tif 000021
【図７】
2010108068.tif 000022
【図８】
2010108068.tif 000023
【図９】
2010108068.tif 000024
【図１０】
2010108068.tif 000025